A cross-sectional survey of avian influenza knowledge among poultry farmworkers in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Avian influenza (AI) poses a serious threat to global public health, especially the highly pathogenic form. Awareness and protective behavior among the public, particularly the high-risk populations, are essential for prevention and control. This study aimed to ascertain the level of AI knowledge among Indonesia's poultry farmworkers. Methods: WhatsApp and email platforms. Volunteers (respondents) included 119 men and 81 women, aged 18-50 years, who work on poultry farms in Indonesia. Data were analyzed using the chi-squared and Fisher exact tests. Results: The study's findings revealed that more than two-thirds (67.0%) of the respondents had heard about AI. Their primary sources of information were health workers (36.0%) and media, especially television (34.0%). The majority of the participants (91.3%) had good knowledge about AI as a contagious infection, transmissible from birds to other birds, animals, or humans. A total of 76.8% of the respondents believed that poultry workers and veterinarians were at high risk of contracting AI infection. Conclusions: The study concluded that poultry workers had good knowledge about AI infection, transmission, and risk variables. Health workers and television were the main sources of information on AI. The level of AI knowledge was high among the respondents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».